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大佬对多多感兴趣嘛~投来保个底也好哇,我主页有内推码,hc多多~
内推链接:
https://careers.pddglobalhr.com/campus/grad?t=irjUHPHcGi
,内推码:irjUHPHcGi。
@不要走好吗:
腾讯后端一面面经
简历被划到S3去了,面试官人不错,思路清晰我喜欢一道滑窗算法+SQLDDD系统的领域模型怎么划分的?界限上下文怎么确定的?异步Java线程池怎么理解?原理是什么?怎么用?参数怎么确定?以你所用的RocketMQ为例,你怎么保证消息队列可靠、幂等?怎么做到消息不重不漏?Redis分布式锁有什么用?限流器怎么做?为什么用Redis锁?这个锁支持分布式高可用吗?设计一个分布式高可用的锁ElasticSearch的倒排索引?底层原理?怎么配置的?ES和数据库同步的方案?你们怎么同步的?如果你发现ES搜索评分不准怎么解决?你来设计一个秒杀系统?这个问题就爽了哈哈然后随便在项目上问了一个问题大模型在开发里应用的程度?我的体感面试官的问题是在问我大模型目前的能力边界反问:业务?结果?互祝元宵节快乐、工作顺利
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04-10 20:16
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04-15 13:14
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1. 自我介绍2. 介绍下项目,重点讲架构、关键设计和线上问题3. Agent 的上下文窗口不够时,长短期记忆应该怎么分层设计长短期记忆不能简单理解成“最近消息”和“很久以前的消息”。更合理的设计是把状态拆成三层:工作记忆负责当前回合执行所需的最小上下文,摘要记忆负责阶段性中间结论,长期记忆负责稳定事实、偏好、任务状态和关键证据索引。这样做的好处是短链路推理不会被旧噪声拖死,而长任务又能在需要时按状态检索历史事实。真正难的不是分层本身,而是写入和召回策略。不是每条消息都值得进长期记忆,通常只把高价值、可复用、低歧义的信息写进去,比如用户偏好、外部工具执行结果、关键约束、任务完成状态。否则记忆库...
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